Rowboat คือ AI coworker หรือผู้ช่วย AI ที่ทำงานเคียงข้างเราเหมือนเพื่อนร่วมงานคนหนึ่ง จุดที่ต่างจากผู้ช่วยเจ้าอื่นคือมันเป็นโอเพนซอร์สและรันอยู่บนเครื่องของเราเองทั้งหมด มันเก็บทุกอย่างที่จดจำไว้เป็นไฟล์ Markdown ธรรมดา (ไฟล์ข้อความที่คนอ่านออก) ที่เราเปิดอ่าน แก้ไข หรือลบเองได้ทุกเมื่อ

ต่างจากแอปผู้ช่วย AI เจ้าใหญ่ที่เก็บบทสนทนาและข้อมูลงานของเราไว้บนคลาวด์แบบปิด Rowboat ยกทั้งความจำและข้อมูลกลับมาไว้บนเครื่องเรา ทีม Rowboat Labs เปิดซอร์สโค้ดทั้งหมดภายใต้สัญญาอนุญาต Apache-2.0 (สัญญาโอเพนซอร์สที่ให้นำไปใช้และแก้ไขต่อได้ฟรี) ตอนนี้มีดาวบน GitHub (เว็บฝากซอร์สโค้ด) แล้วราว 15,400 ดวง และดาวน์โหลดได้ทั้งบน Mac, Windows และ Linux

จำแบบสะสม ไม่ใช่ค้นใหม่ทุกครั้ง

จุดที่ทำให้ Rowboat น่าสนใจกว่าผู้ช่วยทั่วไปไม่ได้อยู่ที่ตอบเก่งแค่ไหน แต่อยู่ที่วิธีจำ เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่สร้างบริบทขึ้นใหม่ทุกครั้งที่เราเปิดใช้ ด้วยการไล่ค้นย้อนกลับในบทสนทนาเก่าหรือเอกสารกองโต แปลว่าแต่ละบทสนทนาแทบจะเริ่มจากศูนย์

Rowboat ทำกลับกัน มันค่อยๆ สะสมความรู้เรื่องงานของเราไว้เป็นโครงข่ายความรู้ (knowledge graph หรือแผนที่ที่โยงข้อมูลถึงกันเป็นเครือข่าย) ที่โตขึ้นเรื่อยๆ โดยกวาดข้อมูลจากอีเมล การประชุม ข้อความใน Slack (แอปแชตในที่ทำงาน) และบทสนทนาที่เราคุยกับตัวผู้ช่วยเอง มาเชื่อมโยงกันแบบโน้ตที่ลิงก์ย้อนถึงกันไปมา

ความจำที่สะสมต่อไปเรื่อยๆ ย่อมดีกว่าการค้นหาใหม่จากศูนย์ทุกครั้ง

ข้อดีที่ตามมาคือ ยิ่งใช้ไปนาน บริบทยิ่งครอบคลุมขึ้น ความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลชัดขึ้น และตรวจสอบย้อนหลังได้ ที่สำคัญ ความจำชุดนี้ไม่ได้ซ่อนอยู่ในตัวโมเดล AI แต่เป็นไฟล์ Markdown ที่เก็บอยู่บนเครื่องเรา เราจึงเปิดดูได้ว่ามันจำอะไรไว้บ้าง และถ้ามันจำผิด ก็แก้เองได้ตรงๆ

หน้าจอทำงานที่ใช้ความจำชุดเดียวกัน

Rowboat ไม่ได้มีแค่ความจำ แต่มี work surface หรือหน้าจอทำงานในตัวมาให้หลายอย่าง แต่ละอันดึงบริบทจากโครงข่ายความรู้เดียวกัน จึงรู้เรื่องงานของเราเหมือนกันหมด ไม่ต้องเล่าใหม่ทุกหน้าจอ

• อีเมล · คัดอีเมลสำคัญออกจากอันที่ไม่ต้องรีบ แล้วร่างคำตอบให้อัตโนมัติ โดยดึงบริบทงานทั้งหมดที่มันจำไว้มาใช้
• โน้ต · พื้นที่จดบันทึกที่กลายเป็นส่วนหนึ่งของความจำรวมไปในตัว
• เบราว์เซอร์ในตัว · แยกออกจากเบราว์เซอร์หลักที่เราใช้ประจำ เราเลือกล็อกอินเฉพาะบัญชีที่ยอมให้ผู้ช่วยเข้าถึงได้เท่านั้น เป็นการจำกัดขอบเขตว่ามันเห็นอะไรได้บ้าง
• code mode · สั่งให้ coding agent (AI ที่เขียนโค้ดให้) หลายตัวทำงานคู่ขนานผ่าน Claude Code หรือ Codex สองเครื่องมือ AI สายเขียนโค้ด
• ผู้จดบันทึกประชุม · ดักเสียงจากทั้งไมค์และลำโพง ถอดเป็นข้อความสดขณะประชุม แล้วสรุปเป็นไฟล์ Markdown พร้อมอัปเดตความจำให้เอง
• workspace แยกตามโปรเจกต์ · กันไม่ให้บริบทของงานคนละโปรเจกต์ปนกัน
• Apps · สร้าง work surface ของตัวเอง แล้วแชร์ให้คนอื่นเอาไปใช้ต่อได้

เพราะทุกหน้าจอดึงจากความจำชุดเดียวกัน งานที่เคยต้องสลับไปมาหลายแอปจึงมารวมอยู่ในที่เดียว และผู้ช่วยก็เข้าใจว่าเรากำลังทำอะไรอยู่โดยไม่ต้องบรีฟใหม่ทุกครั้ง

ตั้งให้มันทำงานเองตอนเราไม่อยู่

นอกจากหน้าจอสำหรับงานที่เราทำเอง Rowboat ยังตั้ง background agent (ผู้ช่วยที่ทำงานเบื้องหลังอัตโนมัติ) ให้ทำงานแทนได้ โดยเลือกได้สองแบบ คือให้ทำงานตามเหตุการณ์ เช่น พอมีอีเมลใหม่เข้ามาก็ให้จัดการทันที หรือให้ทำงานตามตารางเวลา เช่น ทุกวันตอน 8 โมงเช้า

ระหว่างที่รัน มันเชื่อมต่อเครื่องมือภายนอก ค้นเว็บ เปิดเบราว์เซอร์ในตัว หรือเขียนโค้ดผ่าน Claude Code กับ Codex ได้เอง เท่ากับเราฝากงานประจำที่ต้องทำซ้ำๆ ให้มันจัดการแทน แล้วค่อยมาดูผลทีหลัง

เลือกโมเดลเองได้ ทั้งในเครื่องและบนคลาวด์

อีกเรื่องที่ Rowboat ให้เราเลือกเองได้คือ จะให้ผู้ช่วยใช้โมเดล AI ตัวไหน โดยมีสองทางหลัก

• โมเดลในเครื่อง · รันบนเครื่องตัวเองผ่าน Ollama หรือ LM Studio สองโปรแกรมสำหรับรันโมเดล AI บนเครื่องเรา เหมาะกับคนที่อยากให้ข้อมูลไม่ออกจากเครื่องเลย
• โมเดลบนคลาวด์ · โมเดลแบบ hosted (โมเดลที่รันบนคลาวด์ของผู้ให้บริการ) ที่เราใส่ API key (รหัสเรียกใช้บริการ) ของตัวเองเข้าไป เหมาะกับคนที่อยากได้โมเดลแรงๆ ที่เครื่องตัวเองรันไม่ไหว

จะเลือกทางไหนก็ได้ตามงาน และสลับไปมาได้ตลอดเวลา เพราะข้อมูลของเรายังอยู่ในคลังไฟล์ Markdown บนเครื่องเหมือนเดิม ไม่ได้ผูกติดกับโมเดลตัวใดตัวหนึ่ง

ต่อเครื่องมือภายนอกผ่าน MCP

ถ้าอยากให้ผู้ช่วยทำได้มากกว่าอ่านอีเมลกับจดโน้ต Rowboat เชื่อมเครื่องมือและบริการภายนอกเข้ามาได้ผ่านมาตรฐานที่ชื่อ Model Context Protocol หรือ MCP (มาตรฐานสำหรับให้ AI คุยกับเครื่องมืออื่นได้) ตัวอย่างที่รองรับก็เช่น Slack, GitHub, Linear หรือ Jira (เครื่องมือติดตามงานของทีม) ไปจนถึงระบบ CRM (ระบบจัดการลูกค้า) ฐานข้อมูล หรือเครื่องมือภายในองค์กรของเราเอง

ส่วนอินทิเกรชันเสริมอื่นๆ เช่น การรับเสียงพูดและการพูดตอบ หรือการค้นเว็บเชิงลึก เปิดใช้ทีละอย่างได้ด้วยการใส่ API key ลงในไฟล์ config (ไฟล์ตั้งค่า) บนเครื่อง ในโฟลเดอร์ ~/.rowboat/config/ และถ้าใช้ Gmail, Calendar หรือ Drive ก็เชื่อมบัญชี Google ผ่านขั้นตอนยืนยันสิทธิ์ที่มีคู่มือแยกไว้ให้ต่างหาก

อยากลอง เริ่มยังไง

เริ่มจากดาวน์โหลด Rowboat มาลงเครื่อง (มีทั้ง Mac, Windows, Linux) แล้วค่อยเปิดใช้ทีละส่วน ไม่ต้องต่อทุกอย่างพร้อมกันตั้งแต่วันแรก ลำดับที่พอจะเริ่มได้เลยคือ

1. เลือกโมเดลก่อน · ถ้าอยากให้ข้อมูลอยู่ในเครื่องล้วนๆ ติดตั้ง Ollama แล้วชี้ Rowboat ไปที่โมเดลในเครื่อง หรือถ้าไม่ซีเรียสเรื่องนี้ ใส่ API key ของโมเดลบนคลาวด์ก็จบ
2. สร้าง workspace ของโปรเจกต์แรก · แล้วให้มันดึงอีเมลกับโน้ตของงานนั้นมาเก็บในความจำ
3. ตั้ง background agent ตัวแรกแบบเบาๆ · เช่น สั่งว่า "ทุกเช้า 8 โมง สรุปอีเมลที่เข้ามาข้ามคืนให้หน่อย"

อิสระแบบนี้ก็แลกมาด้วยความยุ่งยากอยู่บ้าง เพราะการรันโมเดลในเครื่องต้องมีสเปกเครื่องที่ไหว และการจัดการ API key กับไฟล์ config เองก็ต้องลงมือจัดการมากกว่าสมัครแอปสำเร็จรูปที่กดใช้ได้เลย ส่วนตัวโปรเจกต์เองยังใหม่ (ผู้ร่วมพัฒนาราว 15 คน) ฟีเจอร์จึงยังเปลี่ยนเร็ว ใครอยากได้ผู้ช่วยแบบเปิดปุ๊บใช้ได้ปั๊บโดยไม่ต้องตั้งค่าอะไรเลย Rowboat อาจยังไม่ตอบโจทย์ในตอนนี้

แต่สิ่งที่ Rowboat วางหมากไว้ต่างออกไป มันไม่ได้แข่งว่าใครตอบฉลาดกว่ากัน แต่แข่งกันที่ว่าความรู้ที่ผู้ช่วยสะสมจากงานของเราจะเป็นของใคร คำถามที่ Rowboat ชวนให้คิดจึงไม่ใช่ว่าผู้ช่วย AI ตัวไหนเก่งที่สุด แต่เป็นคำถามว่าความจำเรื่องงานของเรา ควรอยู่ในมือใคร

---

ที่มา: โปรเจกต์ Open-source AI coworker, with memory โดย Rowboat Labs